把爬出来的数据存放如csv
时间: 2024-02-23 08:57:54 浏览: 44
好的,您可以使用Python中的csv模块来将爬取的数据存储到csv文件中。下面是一个简单的示例代码:
```python
import csv
# 假设您已经爬取了一些数据,并将其存储在一个列表中
data = [
['标题1', '作者1', '时间1'],
['标题2', '作者2', '时间2'],
['标题3', '作者3', '时间3']
]
# 打开csv文件并将数据写入
with open('data.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(['标题', '作者', '时间']) # 写入表头
for row in data:
writer.writerow(row)
print('数据已成功存储到data.csv文件中!')
```
在这个示例代码中,我们首先定义了一个包含数据的列表,然后使用csv模块中的writer对象将数据写入到csv文件中。这里需要注意的是,在写入每一行数据之前,我们都要先写入表头。最后,我们使用print语句来确认数据已经成功存储到csv文件中。
相关问题
把爬出来的数据存放成csv文件,以字典的方式
好的,您可以使用Python中的csv模块和pandas库来将爬取的数据存储到csv文件中,以字典的方式存储数据。下面是一个示例代码:
```python
import csv
import pandas as pd
# 假设您已经爬取了一些数据,并将其存储在一个字典中
data = [
{'title': '标题1', 'author': '作者1', 'time': '时间1'},
{'title': '标题2', 'author': '作者2', 'time': '时间2'},
{'title': '标题3', 'author': '作者3', 'time': '时间3'}
]
# 使用pandas库将字典转化为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 打开csv文件并将数据写入
with open('data.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
# 写入表头
writer.writerow(['标题', '作者', '时间'])
# 将DataFrame中的每一行写入csv文件中
for index, row in df.iterrows():
writer.writerow([row['title'], row['author'], row['time']])
print('数据已成功存储到data.csv文件中!')
```
在这个示例代码中,我们首先定义了一个包含数据的字典列表,然后使用pandas库将字典转化为DataFrame。接着,我们使用csv模块中的writer对象将数据写入到csv文件中。最后,我们使用print语句来确认数据已经成功存储到csv文件中。
爬虫数据保存为CSV
将爬虫数据保存为CSV文件的步骤如下:
1.导入csv模块
```python
import csv
```
2.打开CSV文件并创建csv.writer对象
```python
with open('data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
```
3.写入表头
```python
writer.writerow(['姓名', '年龄', '性别'])
```
4.写入数据
```python
writer.writerow(['张三', '18', '男'])
writer.writerow(['李四', '20', '女'])
```
5.保存并关闭文件
```python
csvfile.close()
```
如果要将字典类型的数据保存为CSV文件,可以使用csv.DictWriter对象。具体步骤如下:
1.导入csv模块
```python
import csv
```
2.定义表头和数据
```python
fieldnames = ['姓名', '年龄', '性别']
data = [{'姓名': '张三', '年龄': '18', '性别': '男'},
{'姓名': '李四', '年龄': '20', '性别': '女'}]
```
3.打开CSV文件并创建csv.DictWriter对象
```python
with open('data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
```
4.写入表头
```python
writer.writeheader()
```
5.写入数据
```python
for row in data:
writer.writerow(row)
```
6.保存并关闭文件
```python
csvfile.close()
```